CN112861287B - 一种机器人轻量化效果评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种机器人轻量化效果评价方法,包括步骤:S1、确定机器人轻量化措施,并对每个轻量化措施进行评分;S2、确定机器人轻量化评价指标,并根据步骤S1中轻量化措施得分计算机器人轻量化评价指标得分;S3、根据步骤S2中机器人轻量化评价指标得分计算机器人轻量化效果得分。由于根据机器人轻量化措施的得分可以确定机器人轻量化评价指标的得分,根据机器人轻量化评价指标的得分可以确定机器人轻量化效果的得分。那么相关机构、用户、机器人生产厂商可以通过该轻量化效果的得分评估机器人的轻量化水平,从而推动机器人轻量化技术的发展。

Description

一种机器人轻量化效果评价方法
技术领域
本发明涉及机器人技术领域,具体涉及一种机器人轻量化效果评价方法。
背景技术
作为高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物,机器人能够执行各种操作,适应各种恶劣的工作环境,为释放人类工作负担、提高生产效率带来了很大的效益,因而被广泛用于生产和生活的各个领域。
随着机器人技术的快速发展,人们对于机器人的轻量化要求一再增加,机器人轻量化技术的发展也越来越受到重视。其中,机器人轻量化是指在保证机器人强度和性能的前提下,尽可能地降低机器人整备质量,从而提高机器人操作速度,减少运行能耗,同时降低机器人运动惯性,增加动作准确度。而如何评价一款机器人的轻量化效果成为轻量化工程开发亟待解决的技术问题。
目前,机器人轻量化效果的评价体系处于空白阶段,尚没有一种评价方法可以确定机器人的轻量化效果。因此,亟需一种机器人轻量化效果评价方法。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供一种机器人轻量化效果评价方法,用于解决相关技术中无法评价机器人轻量化效果的问题。
为了实现上述目的,本发明提供一种机器人轻量化效果评价方法,包括步骤:
S1、确定机器人轻量化措施,并对每个轻量化措施进行评分;
S11、确定机器人轻量化措施;
机器人轻量化措施具体为五种:
降低耗材用料X1,
加强结构强度X2,
使用轻质材料X3,
采用计算机进行结构优化设计X4,
采用承载式车身X5;
S12、对每种机器人轻量化措施进行评分;
上述五种轻量化措施的单位不同,基于TOPSIS法对上述五种轻量化措施进行量纲统一,得到上述五种轻量化措施的得分分别为:x1、x2、x3、x4、x5
S2、确定机器人轻量化评价指标,并根据步骤S1中轻量化措施得分计算机器人轻量化评价指标得分;
S21、确定机器人轻量化评价指标;
机器人轻量化评价指标具体为四种:
单位能耗运行里程/减少耗电量Y1,
良好的操控性Y2,
降低修理频率Y3,
降低机身重量Y4;
S22、计算机器人轻量化评价指标得分;
利用下述公式对计算机器人轻量化评价指标得分进行评价;
Figure BDA0002964036520000021
上式中,yj为机器人轻量化评价指标得分,xi为机器人轻量化措施得分,aij为每个轻量化措施对每个轻量化评价指标的权重,
通过上述公式计算得到上述四种机器人轻量化评价指标得分分别为:y1、y2、y3、y4
S3、根据步骤S2中机器人轻量化评价指标得分计算机器人轻量化效果得分;
利用下述公式对机器人轻量化效果得分进行评价,
Figure BDA0002964036520000022
上式中,score为机器人轻量化效果得分,yj为机器人轻量化评价指标得分,bj为每个轻量化评价指标对轻量化效果的权重,score值越大说明机器人轻量化效果越好。
进一步的,步骤S22中每个轻量化措施对每个轻量化评价指标权重aij,具体为:
五种轻量化措施对第一评价指标单位能耗运行里程/减少耗电量Y1的权重为:a11=0.13、a21=0.06、a31=0.43、a41=0.18、a51=0.20;
五种轻量化措施对第二评价指标良好的操控性Y2的权重为:a12=0.07、a22=0.12、a32=0.22、a42=0.54、a52=0.05;
五种轻量化措施对第三评价指标降低修理频率Y3的权重为:a13=0.06、a23=0.38、a33=0.10、a43=0.26、a53=0.20;
五种轻量化措施对第四评价指标降低机身重量Y4的权重为:a14=0.22、a24=0.06、a34=0.38、a44=0.24、a54=0.10。
进一步的,步骤S3中每个轻量化评价指标对轻量化效果的权重bj,具体为:
第一评价指标单位能耗运行里程/减少耗电量Y1对轻量化效果的权重b1=0.40,
第二评价指标良好的操控性Y2对轻量化效果的权重b2=0.07;
第三评价指标良好的操控性Y3对轻量化效果的权重b3=0.35;
第四评价指标良好的操控性Y4对轻量化效果的权重b4=0.18。
本发明具有如下有益效果:
本发明利用灰色预测模型对机器人在轻量化措施变化的情况下,对机器人轻量化效果进行预测。由于根据机器人轻量化措施的得分可以确定机器人轻量化评价指标的得分,根据机器人轻量化评价指标的得分可以确定机器人轻量化效果的得分。那么相关机构、用户、机器人生产厂商可以通过该轻量化效果的得分评估机器人的轻量化水平,从而推动机器人轻量化技术的发展。
根据本发明所述的机器人轻量化效果评价方法能够对多种机器人轻量化方案进行比较,选择轻量化最优方案,从而为轻量化工程开发提供技术支撑。另外,根据本发明所述的机器人轻量化效果评价方法也能够对现有的机器人产品的轻量化效果进行比较,从而选择具有最优轻量化效果的产品。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本发明实施例所述的机器人轻量化效果评价方法技术路线图;
图2为本发明实施例所述的机器人轻量化效果评价方法流程图。
具体实施方式
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图对本申请的示例进行进一步详细的说明,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是所有实施例的穷举。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1和图2,本发明提供一种机器人轻量化效果评价方法,用于解决相关技术中无法评价机器人轻量化效果的问题。所述机器人轻量化效果评价方法,包括步骤:
S1、确定机器人轻量化措施,并对每个轻量化措施进行评分。
S2、确定机器人轻量化评价指标,并根据步骤S1中轻量化措施得分计算机器人轻量化评价指标得分。
S3、根据步骤S2中机器人轻量化评价指标得分计算机器人轻量化效果得分。
其中,步骤S1包括:
S11、确定机器人轻量化措施。
机器人轻量化措施具体为五种:
降低耗材用料X1,
加强结构强度X2,
使用轻质材料X3,
采用计算机进行结构优化设计X4,
采用承载式车身X5。
S12、对每种机器人轻量化措施进行评分。
上述五种轻量化措施的单位不同,基于TOPSIS法对上述五种轻量化措施进行量纲统一,得到上述五种轻量化措施的得分分别为:x1、x2、x3、x4、x5,五种轻量化措施统一量纲,使得数据可以直接使用。
其中,步骤S2包括:
S21、确定机器人轻量化评价指标。
机器人轻量化评价指标具体为四种:
单位能耗运行里程/减少耗电量Y1,
良好的操控性Y2,
降低修理频率Y3,
降低机身重量Y4。
S22、计算机器人轻量化评价指标得分。
利用下述公式对计算机器人轻量化评价指标得分进行评价,
Figure BDA0002964036520000051
上式中,yj为机器人轻量化评价指标得分,xi为机器人轻量化措施得分,aij为每个轻量化措施对每个轻量化评价指标的权重。
每个轻量化措施对每个评价指标的影响程度aij可以通过成对比较法得到。请参阅图1,五种轻量化措施对四种评价指标的权重具体为:
(1)五种轻量化措施对第一评价指标单位能耗运行里程/减少耗电量Y1的权重为:a11=0.13、a21=0.06、a31=0.43、a41=0.18、a51=0.20;
(2)五种轻量化措施对第二评价指标良好的操控性Y2的权重为:a12=0.07、a22=0.12、a32=0.22、a42=0.54、a52=0.05;
(3)五种轻量化措施对第三评价指标降低修理频率Y3的权重为:a13=0.06、a23=0.38、a33=0.10、a43=0.26、a53=0.20;
(4)五种轻量化措施对第四评价指标降低机身重量Y4的权重为:a14=0.22、a24=0.06、a34=0.38、a44=0.24、a54=0.10。
下面以计算五种轻量化措施对第二评价指标良好的操控性Y2的权重ai2为例说明轻量化措施对轻量化评价指标的权重的具体计算方式。
首先确定每个轻量化措施对第二轻量评价指标Y2的重要性,并通过成对比较法计算出每个轻量化措施对第二评价指标Y2的权重ai2,计算表格如下:
Figure BDA0002964036520000052
Figure BDA0002964036520000061
确定每个轻量化措施对每个评价指标的影响程度aij后,通过公式
Figure BDA0002964036520000062
计算得到上述四种机器人轻量化评价指标的得分分别为:y1、y2、y3、y4
其中,步骤S3中,利用下述公式对机器人轻量化效果得分进行评价,
Figure BDA0002964036520000063
上式中,score为机器人轻量化效果得分,yj为机器人轻量化评价指标得分,bj为每个轻量化评价指标对轻量化效果的权重,score值越大说明机器人轻量化效果越好。
每个轻量化评价指标对轻量化效果的影响程度bj可以通过成对比较法得到。请参阅图1,四种轻量化评价指标对轻量化效果的权重bj,具体为:
第一评价指标单位能耗运行里程/减少耗电量Y1对轻量化效果的权重b1=0.40,
第二评价指标良好的操控性Y2对轻量化效果的权重b2=0.07;
第三评价指标良好的操控性Y3对轻量化效果的权重b3=0.35;
第四评价指标良好的操控性Y4对轻量化效果的权重b4=0.18。
下面说明四种轻量化评价指标对轻量化效果的权重具体计算方式。
首先确定每个轻量化评价指标对轻量化效果的重要性,并通过成对比较法计算出每个轻量化评价指标对轻量化效果的权重bj,计算表格如下:
Figure BDA0002964036520000064
确定每个轻量化评价指标对轻量化效果的影响程度bj后,通过公式
Figure BDA0002964036520000071
计算得到机器人轻量化效果的得分为score,score值越大说明机器人轻量化效果越好。
本发明根据机器人轻量化措施的得分可以确定机器人轻量化评价指标的得分,根据机器人轻量化评价指标的得分可以确定机器人轻量化效果的得分。那么相关机构、用户、机器人生产厂商可以通过该轻量化效果的得分评估机器人的轻量化水平,从而推动机器人轻量化技术的发展。
显然,本领域的技术人员可对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (3)

1.一种机器人轻量化效果评价方法,其特征在于,包括步骤:
S1、确定机器人轻量化措施,并对每个轻量化措施进行评分;
S11、确定机器人轻量化措施;
机器人轻量化措施具体为五种:
降低耗材用料X1,
加强结构强度X2,
使用轻质材料X3,
采用计算机进行结构优化设计X4,
采用承载式车身X5;
S12、对每种机器人轻量化措施进行评分;
上述五种轻量化措施的单位不同,基于TOPSIS法对上述五种轻量化措施进行量纲统一,得到上述五种轻量化措施的得分分别为:x1、x2、x3、x4、x5
S2、确定机器人轻量化评价指标,并根据步骤S1中轻量化措施得分计算机器人轻量化评价指标得分;
S21、确定机器人轻量化评价指标;
机器人轻量化评价指标具体为四种:
单位能耗运行里程/减少耗电量Y1,
良好的操控性Y2,
降低修理频率Y3,
降低机身重量Y4;
S22、计算机器人轻量化评价指标得分;
利用下述公式对计算机器人轻量化评价指标得分进行评价,
Figure FDA0002964036510000011
上式中,yj为机器人轻量化评价指标得分,xi为机器人轻量化措施得分,aij为每个轻量化措施对每个轻量化评价指标的权重,
通过上述公式计算得到上述四种机器人轻量化评价指标得分分别为:y1、y2、y3、y4
S3、根据步骤S2中机器人轻量化评价指标得分计算机器人轻量化效果得分;
利用下述公式对机器人轻量化效果得分进行评价,
Figure FDA0002964036510000021
上式中,score为机器人轻量化效果得分,yj为机器人轻量化评价指标得分,bj为每个轻量化评价指标对轻量化效果的权重,score值越大说明机器人轻量化效果越好。
2.根据权利要求1所述的机器人轻量化效果评价方法,其特征在于,步骤S22中每个轻量化措施对每个轻量化评价指标权重aij,具体为:
五种轻量化措施对第一评价指标单位能耗运行里程/减少耗电量Y1的权重为:a11=0.13、a21=0.06、a31=0.43、a41=0.18、a51=0.20;
五种轻量化措施对第二评价指标良好的操控性Y2的权重为:a12=0.07、a22=0.12、a32=0.22、a42=0.54、a52=0.05;
五种轻量化措施对第三评价指标降低修理频率Y3的权重为:a13=0.06、a23=0.38、a33=0.10、a43=0.26、a53=0.20;
五种轻量化措施对第四评价指标降低机身重量Y4的权重为:a14=0.22、a24=0.06、a34=0.38、a44=0.24、a54=0.10。
3.根据权利要求1所述的机器人轻量化效果评价方法,其特征在于,步骤S3中每个轻量化评价指标对轻量化效果的权重bj,具体为:
第一评价指标单位能耗运行里程/减少耗电量Y1对轻量化效果的权重b1=0.40;
第二评价指标良好的操控性Y2对轻量化效果的权重b2=0.07;
第三评价指标良好的操控性Y3对轻量化效果的权重b3=0.35;
第四评价指标良好的操控性Y4对轻量化效果的权重b4=0.18。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106484979A (zh) * 2016-09-29 2017-03-08 吉林大学 基于独立评价工况的前防撞梁总成轻量化设计方法
WO2017164779A1 (en) * 2016-03-21 2017-09-28 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and module for managing samples relating to performance of a first service hosted by a data center
CN110730131A (zh) * 2019-10-22 2020-01-24 电子科技大学 基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法
CN111444644A (zh) * 2020-03-04 2020-07-24 埃夫特智能装备股份有限公司 一种基于有限元技术的工业机器人整机刚度优化方法
CN112379653A (zh) * 2020-12-01 2021-02-19 国能信控互联技术有限公司 一种基于微服务架构的智慧电厂管控***

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017164779A1 (en) * 2016-03-21 2017-09-28 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and module for managing samples relating to performance of a first service hosted by a data center
CN106484979A (zh) * 2016-09-29 2017-03-08 吉林大学 基于独立评价工况的前防撞梁总成轻量化设计方法
CN110730131A (zh) * 2019-10-22 2020-01-24 电子科技大学 基于改进蚁群的SDN卫星网络多QoS约束路由方法
CN111444644A (zh) * 2020-03-04 2020-07-24 埃夫特智能装备股份有限公司 一种基于有限元技术的工业机器人整机刚度优化方法
CN112379653A (zh) * 2020-12-01 2021-02-19 国能信控互联技术有限公司 一种基于微服务架构的智慧电厂管控***

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Mutual trust-based subtask allocation for human–robot collaboration in flexible lightweight assembly in manufacturing;S.M. MizanoorRahman等;《Mechatronics》;20181031;第54卷;94-109 *
下肢外骨骼机器人的综合性能评价;康乾;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》;20190415(第04期);I140-335 *

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